Interventioradiologia on kypsä tekoälyhäiriölle – Ajatusjohtajat

By: Oz Moskovich, tekoäly ja datatieteen johtaja, XACT Robotics.

Lähes kaikilla terveydenhuollon aloilla tutkitaan tekoälyn sovelluksia, mutta joillakin lääketieteen aloilla on enemmän mahdollisuuksia tekoälyn häiriintymiseen kuin toiset. Lääketieteellisen robotiikan datatieteen tiimin johtajana olen kiinnostunut löytämään tarpeita, eikä mikään lääketieteen erikoisala esitä selvempää tekoälyn tarvetta kuin interventioradiologia.

Interventioradiologian haasteita nykyään ovat:

• Pula asiantuntijoista: Vain noin 10 prosenttia radiologeista saa erikoisalan koulutusta interventioradiologiassa.
• Kustannukset: Erikoisalan pula lisää potilaiden kustannuksia. Etenkin maaseutupotilaat matkustavat usein löytääkseen lähimmän interventioradiologin – aiheutuvista kuluista matkoja ja majoitusta varten.
• Oikea-aikainen diagnoosi: Tuore Siinain tutkimus Aikaisempi diagnoosi johti keuhkosyöpäkuolemien huomattavaan vähenemiseen.
• Kasvaimen ominaisuudet: Kun potentiaalista kasvainta diagnosoidaan, koko, sijainti ja kudoksen myöntyvyys voivat kaikki johtaa diagnoosin ja hoidon viivästymiseen.
• Toimenpiteiden epäjohdonmukaisuudet: Manuaaliset menettelytavat vaativat toisinaan useita lisäyksiä halutun tavoitteen saavuttamiseksi, mikä voi johtaa pidempiin menettelyaikoihin, takaisinottoihin tai komplikaatioihin.

Onneksi nykyään saatavilla olevat työkalut auttavat jo lieventämään näitä haasteita, ja tekoäly on keskeinen niistä. Yhdistämällä tekoäly- ja koneoppimisominaisuudet robotti- ja kuvantamisalustoille terveydenhuoltojärjestelmämme voi laajentaa laadukkaan hoidon saatavuutta. Tämä edellyttää toimenpiteiden, kuten biopsioiden ja ablaatioiden, nopeutta, tehokkuutta ja saatavuutta, mikä johtaa myönteisempiin tuloksiin ja tyytyväisempiin potilaisiin.

Mahdollisuus robotiikassa

Robottijärjestelmät ovat yleistyneet lääketieteessä, mutta monimutkaisen ja tarkan kuvaohjatun suunnittelun ja seurannan tarve toimenpiteissä, kuten biopsioissa tai ablaatioissa, tekee robotiikasta ihanteellisen soveltuvan interventioradiologiaan. Tarkalla, robottikäyttöisellä asetuksella ja ohjauksella lääkärit voivat diagnosoida ja hoitaa mahdollisesti hengenvaarallisia sairauksia aikaisemmin – kun kasvaimet ovat pienempiä ja alttiimpia hoidolle. Robottiteknologia tarjoaa myös keinon sisällyttää tekoäly ja koneoppiminen edelleen interventioradiologiaan.

Kliinisissä työnkuluissa on yhä enemmän tekoälypohjaisia ​​teknologioita useilla aloilla, joten samanlaisten robottijärjestelmien käyttöönotto on vain ajan kysymys. Koneoppimisen kanssa yhdistettynä robottijärjestelmät voivat hyödyntää valtavia määriä aiempia toimenpiteitä koskevia tietoja auttaakseen lääkäreitä tekemään erittäin tietoisia päätöksiä. Jakamalla tätä dataa maailmanlaajuisesti ja tarjoamalla keinot analysoida sitä, koneoppimisesta on tulossa yhdistävä voima, joka johtaa entistä kehittyneempään hoitoon, joka perustuu laajempiin kokemuksiin. Jopa kokeneimmat lääkärit hyötyvät näiden ominaisuuksien saatavuudesta ominaisuuksiltaan samanlaisten tapausten löytämisestä riskien ja poikkeavuuksien korostamiseen ja reaaliaikaisiin suosituksiin. Lisäksi tekoälyn ja kuvantamisen yhdistäminen tuottaa uusia ominaisuuksia, kuten kuvanparannusta, kuvien yhdistämistä, kudossegmentointia ja 3D-renderöintejä. Jokainen niistä antaa lääkärille selkeimmän kuvan tavoitteistaan, mahdollistaa toimenpiteiden suunnittelun etukäteen ja voi edistää tarkempaa toimenpidettä ja optimoida tuloksia.

Puutteiden ja tehottomuuden korjaaminen

Tekoälyllä toimivilla robottialustoilla on kyky tehdä toimenpiteistä ennustettavampia – mikä vähentää takaisinoton riskiä ja suorittaa toimenpiteet tasaisessa ajassa. Osa ennustettavuudesta on varmistaa optimaalinen tulos yhdellä toimenpiteellä ja välttää tarvetta ottaa potilasta takaisin toiseen toimenpiteeseen. Medicare kuluttaa noin $ 30 miljardia vuosittain sairaalan takaisinotoista ja yli puolet näistä kuluista menee vältettävissä oleviin takaisinottoihin. Suunnittelemalla toimenpiteitä ja hyödyntämällä big dataa, koneoppimista ja tekoälyä robottialustojen kautta lääkärimme suorittavat toimenpiteet tarkasti ja tehokkaasti ja vähentävät turhia menoja vältettävissä oleviin toimenpiteisiin.

Tekoälyllä on myös mahdollisuus auttaa ratkaisemaan asiantuntijapulaa. Kun intuitiiviset laitteet yleistyvät terveydenhuollon tarjoajien laitoksissa ja menetelmien tietämys tulee helpommin saataville, lääkärien laajentajat – eli lääkärin avustajat ja sairaanhoitajat – suorittavat enemmän toimenpiteitä. Antamalla useammalle kliinikolle työkalut interventiotoimenpiteiden suorittamiseen, voimme keventää rasittunutta lääkäripopulaatiota ja jakaa kliinisen taakan oikeudenmukaisemmin.

Tekoälysovellukset lääketieteessä ovat vielä vuosien päässä yleisyydestä, mutta viime kädessä tekoälyllä on valtava mahdollisuus parantaa lääkärien valmiuksia interventioradiologiassa – se ei koskaan korvaa niitä, vaan toimii päinvastoin upeana uutena työkalupakkina. Jatkamalla robotiikan, tekoälyn ja koneoppimisen kehitystiimien kesken jo käynnissä olevaa työtä, tuomme interventioradiologian huipputeknologiaa. Se voi auttaa ratkaisemaan lääkäripulan ja saavuttamaan positiivisia tuloksia tehokkaammin ja nopeammin suuremman potilasjoukon osalta.